行业核心观点 - 大模型的幻觉问题是人工智能底层技术路径与生俱来的问题，基座大模型预训练已进入瓶颈期，急需破解优质数据的可持续供给难题 [1][2] - 互联网正从“抢排名”的SEO时代进入“抢答案”的GEO时代，搜索逻辑发生根本性转变 [1][3] - 权威信息源在大模型训练数据源和商业化角度上的重要性均明显提高 [1][3] 行业挑战与数据瓶颈 - AI虚假信息数量激增，机器幻觉、信息过载、信息污染等现象给大模型的应用与发展带来信任危机 [2] - 研究公司EpochAI估计，到2028年，互联网上所有高质量的文本数据都将被使用完毕 [2] - 各国大模型开发者试图通过更大规模参数、更多训练数据来提升基础大模型的可信度，但预训练已进入瓶颈期 [2] 解决方案与行业趋势 - 解决方法之一是引入权威知识供应方的存量数据，包括来自书报刊出版机构、广电组织、图书馆、档案馆等 [2] - 解决方法之二是实现对传统知识共识机制的继承与升级 [2] - 权威媒体内容成为大模型构建知识体系的基础材料，决定信息节点位置和关联关系强弱 [3] - 传统媒体内容在可信度评估中权重高达73%，远超自媒体内容 [3] - 权威媒体与科技平台正从“被挤压”转向合作共赢，形成新的价值生态 [3] - 目前已有较多大模型企业主动寻求与权威媒体合作，以降低幻觉风险、提升内容质量 [3] 商业化价值与效果 - 从“抢答案”角度看，权威媒体的深度报道在AI知识图谱中被标注为重要，在深度学习模型训练中被标注为高权重信源 [4] - 传统媒体内容成为知识图谱的“结构梁”，影响信息关联关系的强弱 [4] - 根据北京南文数据，被3家以上权威媒体引用的企业信息，在AI生成内容中的渗透率提升80% [4] 相关公司 - 建议重点关注权威信息发布机构，如：人民网(603000.SH)、新华网(603888.SH)、川网传媒(300987.SZ)、南方传媒(601900.SH)、中国出版(601949.SH)、东方明珠(600637.SH) [5]